量子行为粒子群(QPSO)算法势阱中心被限制在局部最优位置和全局最优位置构成的超矩形中, 粒子间信息共享机制单一, 算法存在易早熟收敛、优化效率低等问题.为解决该※问题※, 提出一种改进QPSO算法, 即融合社会学习和莱维飞行的QPSO(LSL-QPSO)算法.首先, 利用社会学习策略更新非最优粒子, 增强种群多样性, 提高算法全局搜索能力; 然后, 引入莱维飞行策略, 克服社会学习机制中最优粒子无更新的缺点, 进一步提高算法收敛精度和收敛速度.最后, 通过4个典型Benchmark函数进行测试, 结果表明LSL-QPSO算▲法的收敛精度、收敛速度和普适性领先于QPSO和其他同■类QPSO改进算法.

针对并行卷积神经网络(PCNN)的参数过多, 模型训练时间成本高的问题, 本文提出了并行尺度裁切卷积神经网络(PSC-CNN).PSC-CNN算法是将并行卷积神经网络其中一路(Path A)的输入及该通路的特①征提取层的输出通过Crop层裁切得到新的尺寸的图像供给另一路(Path B)网络作为输入.这样, Path A的输入图像在数据层经过一次随机裁剪, Path B则经过了两次裁剪操作, 增加了输入数据的多样性, 提升了模型的学习能力.算法以AlexNet为基础网络, 分别设计了对应的PCNN及PSC-CNN模型, 在数据集Caltech101、Caltech256上进行实验.实验〖结果表明, 相较原始的PCNN, 本文提出的改进算法有效的提升了分类准确度同时缩短了训练时间.

针对嵌入式设备软件更新繁琐、代价高昂以及NB-IoT上下行传输数据量少的问题, 设计了一种基于NB-IoT的远程更新↘系统.并在硬件和软件方面进行优化, 以节约更新所需的网络开销、缩短更新时间.在硬件层面上, 对终端节点的Flash进行合理划分, 设计出Bootloader区和驱动固化区等, 以减少代码更新区域.在软件层面上, 利用文本比较算法Needleman/Wunsch, 避免重复代码数据的传输.最后对远程更新系ㄨ统进行测试, 测试结果表明该系统》更新代码量少, 更新时间短, 且具有较好的成功率.

FinFET作为现在最前沿的晶体管技术, 在嵌入式〓存储器上得到了广泛应用.但是, 新的工艺也带来了新的缺陷.Synopsys公司通过故障建模及测试发＠ 现:FinFET存储器比平面存储器对动态故障更敏感.而经典的测试算法仅仅针对静态故障.目前关于动态故障的测试算法极少, 并且复杂度很高.因此, 本文提出了一种改进的动态故障测试算法, 该算法能够覆盖所有连续两次↑敏化操作的单单元动态故障.

为了提升睡眠分期系统的准确率和易用性, 采用了无线心电贴和桌上型心电处理设备的系统架构, 并设计了一款低功耗心电芯片.睡眠分期算法基于单通道ECG信号的RRI和HRV的六个衍生特征训练HMM并作ㄨ为分类器, 采用了EEMD算法对RRI序列标准♂化.为了提升心电贴的续航时间, 采用系统级和电路级的低功耗手段.测试表明, 系统平均分类准确率达到93.2%.心电芯片在SMIC 0.18 μm工艺下面积仅为1.6 mm², 平均功耗1.3 mW, 100 mAh的电池供电心电贴能够工作70小时以上.

BIT (Built-in Test)技术由于其不依赖外部设备, 仅使用自身软、硬件完成故障诊断及隔离的特点, 目前成为提高机载计』算机测试性和维修性的有效措施."故障覆盖率"和"虚警率"是评价BIT系统的两个重要因素, 较低的故障覆盖率是阻碍BIT技术在机载计算机中广泛应用的一个重要原因.本文在对机载计算机BIT故障检测机理进行分析的基础上, 提出一种新型的机载计算机BIT故障检测方法, 并给出关键技术解决方案, 经过实践证明使用该策略后机载计算机BIT系统的故障覆盖率显著增长, 机载计算机的可靠性及可维护性明显提高.

BP神经网络算法用于机器人超宽带(UWB)定位时, 有较好的定位性能, 但易陷入局部极值.为解决此问题采用遗传算法优化BP网络的随机权值及阈值.分别用BP神经网络和优化后的GA-BP神经网络对移动机器人进行定位实验, 优化后的GA-BP神经网络能够克服BP神经网络易陷『入局部极值的问题.在室内视㊣　距(LOS)和非视距(NLOS)环境下, 优化后的方法平均定位误差分别下降了46%和24%;在同一概率条件下, LOS环境中GA-BP神经网络的定位误差比BP神经网络定位误差下降了约48%, NLOS环境中GA-BP神经网络的定位误差比BP神经网络定位误差下降了约20%.

为了更准确快♀捷的对钓鱼网站进行识别, 提出了一种基于改进随机森林算法的钓鱼网站检测方法.该方法挖掘钓鱼网页特征之间潜在的关联规则, 并对数据集进行分区, 以此区分特征数据的重要程度并计算权重以及数据选取的比例, 选取数据后对数据空间进行相应的集合化与剪辑以此优化森林的建立, 并根据建立的森〓林达到对钓鱼网站检测识别的目的.最︼终实验说明, 该方法对钓鱼网站的检测识别具有很好的效果和效率.

本文引入形变卷积模块来增强网络对数字几何变换的建模能力, 提出了一种基于改进的形变卷积神经网络手写◆体数字识别框架, 在提高识别精度的同时, 还有效的减少了训练的参数量, 提高识别速度.本文在手写体数据集及变换后的数据集中进行验证.实验结果的分析以及与相应算法的比较, 证明了本算法是有效的.

为了解决传统的最佳熵阈值分割效率不足和稳定性差的问题.提出了一种新型的果蝇优化算法并对图像分割阈值进行优化.利用高斯采样对果蝇个体进行更新, 在前期, 由于果蝇分布较分散, 可以增大跳出局部极值的机会.在寻优后期, 果蝇种群分布较集中, 可以进行更精准的搜寻.另外, 充分利用往代果蝇迭代结果, 产生学习因子, 对后代果蝇寻优进行指导.实验证明, 改进的算法在求解效率和求解精度上都取得了较大的进步, 在对图像分割的应用中取得较其他算法更好的效果.

本文进行了CNN算法的FPGA并行结构设计.该设计首先利用CNN的并行计算特征以及循环变换方法, 实现了可高效进行并行流水线的卷积计★算电路, 然后利用能够减少存储器访存时间的双缓存技术, 在输入输出部分实现了缓存阵列, 用于提高电路的计算性能(GOPS, 每秒十亿次运算数).同时本文还对激活函数进行了优化设计, 利用查找表和多项式结合的分段拟合方法设计了激活函数(sigmoid)的硬件电路, 以保证近似的激活函数的硬件电路不会使精度▽下降.实验结果表明:输入时钟为150 MHz时, 整体电路在计算性能上由15.87 GOPS提高到了20.62 GOPS, 并在MNIST数据集上的识别率达到↘了98.81%.

为了解决传统电流模式控制中电流传感器增加系统成本和体积的问题, 提出一种积分电流观测ζ　器.首先介绍了基于积分电流观测器的电流模式∑控制的Boost变换器系统结构, 分析电感电流的变化规律和推导占空比算法.然后基于电感电流的变化规律, 提出积分电流观测器.最后分别通过仿真和实验对提出的电流观测器进行验证, 实验结果表明, 积分电流观测器估算的电流与实际电感电流的误差都在4.375%以内, 且在输入电压与负载跳变○时, 观测电流可以快速准确估算出实际电感电流.

本文提出可重构阵列处理器Harris并行化的算法映射方式, 其中可重构阵列处︽理器解决了算法在硬件上修改就需要结构重新调整的缺陷同时簇间并行化解决了算法在软件速度和延时的缺∮陷.通过modelsim、Xilinx公司硬件设计工具ISE和BEE4开发平台实现Harris算法对分辨率为512*512的图像映射, 实验结果表明, 整个算法映射时间为0.143 ms, 这个时间相比于相同条件下CPU、GPU、FPGA实现Harris算法映射的时间都短.

针对鲸鱼优化算∞法(WOA)易陷入局部最优、寻优精度低等问题, 提出一种改进的鲸鱼优化算法(EWOA).首先, 将自适应策略引入鲸鱼位置更新公式中, 以便平衡算法全局探索和局部开发能力的同时, 加快算法收敛速度、提高算法的寻优精度; 然后, 引入差分变异思想, 对较优的鲸鱼位置进行变异操作以避免算法陷入局部最优, 防止早熟收敛现象; 最后, 通过对9个基准测试函数在固定参数和不同维度的实验表明, 改进算法在寻优精度和收敛速度比传统算法均有显著提高, 尤其在高维函数的优化问题中表现出更好的收敛性能.

针对灰狼优化算法在求解比较复杂的非线性优化问题时容易早熟收敛, 陷入局部极值以及进化后期精度低的情况, 在原始的灰狼优化算法(GWO)引入了一种属于随机游动的莱维飞行, 提出了一种基于莱维飞行的灰狼优化算法(LGWO).在头狼位置进行更新时, 利用莱维飞行对⌒头狼进行全局搜索, 防止狼群丧失多样♂性, 易陷入局部最优解.通过仿真, 与经典的布谷鸟搜索算法和粒子群算法等群智能算法进行对比, 结果表明基于莱维飞行的灰狼优化算法能够有效地提高解的精度并加快收敛速度, 寻√优效果更优.

文章提∑　出一种支持快速增量更新的掩码匹配算法TernarySort.该算法使用决策树将掩码匹配规则划分为多个分区, 不同叶节点的规则互不重叠, 以保障规则更新性能.同时通过选¤取有效比特位, 减小决策树深度, 并允许叶节点中规则重叠, 减少分区数量, 以提高分类性能.实验结果表明, 与现有的算法相比, TernarySort可提升80%以上的分类性能, 同时保持快速的更新性能.TernarySort能够满足SDN对掩码匹配算法的要求.

传统的USB鼠标、键盘传输线长度不到两米, 不能满足远距离人机交互操作的需求.为解决USB信号传输距离短的问题, 本文提出了一种基于USB延长器控制芯片的方案.该方案可满足100 m的USB长线传输距离, 已经在某型测控计算机中使用, 经检验系统运行稳定可靠.

在航空电子系统测试与仿真验证过程中, 针对利用一条ARINC429总线进行多个Label号的周期性定时发送任务时, 可能导致由不同数据字组成的发送任务在时间轴上产生时间冲突的问题.本文首先对在一根ARINC429总线上发送的任务信◥号之间, 可能造成的时间冲突问题的时间区间展开研究, 提出一种基于最小公倍周期与最大公约时间片的任务优化规划方法.通过对一条ARINC429总线上待发送的任务信号进行规划, 解决了ARINC429在发送多任务时的单总线冲突问题的同时提高了总线利用率.

提出一种基于动态LOD(level-of-detail, 层次细节)的多控制因子三维地形渲染算法, 该算法改进传统LOD地形绘制算法, 提出一种多控制因子算法来构建LOD模型.首先依据视距以及表面粗糙度, 以及视点速度构建节点评价系统, 同时利用四点视域剔除「方法以及运用加边法№来进行裂缝消除.实验结果表明, 该算法相对传统四叉树算法, 有效减少无用顶点的绘制, 显著地提高渲染效率.

针对当前医疗大数据挖掘过程中医疗大数据挖掘效果差的问题, 提出一种基于关联规则的医疗大数据挖掘算法, 通过对医疗大数据的频繁项集进行查找, 产生强关联规则, 并对医疗大数据集的平均值和标准差的计算, 实现对关联规则的调整, 确定医疗大数据属性, 构建合适的适应度函数, 根据适应度函数值进行选择、交叉、变异操作得到约简的分类属性组合, 对约简的分类属性信息熵进行计算, 并通过计算期望信息得到分类属性的信息增益, 建立决策树挖掘模型, 实现医疗大数据挖掘.实验结果表明, 所提算法能够有效提高医疗大数据预处理的水平, 数据挖掘的效果较好.